MTG Stats
Découvrez les détails de ce projet, les technologies utilisées et les résultats obtenus
À propos du projet
MTG Stats : Traqueur financier et Dashboard d'aide à la décision pour le TCG Magic: The Gathering
Plateforme web full-stack d'analyse quantitative et de suivi des cours des produits scellés Magic: The Gathering sur le marché secondaire européen.
Contexte & Problématique
Le marché secondaire des cartes à collectionner (TCG) est réputé pour sa volatilité et son opacité. Estimer la rentabilité réelle d'une boîte de boosters scellée nécessite de croiser les tendances de prix de vente réels avec la valeur statistique des cartes contenues (Expected Value ou EV).
MTG Stats résout cette problématique en offrant aux investisseurs, collectionneurs et boutiques un outil analytique complet, automatisé et accessible pour identifier les opportunités de marché et arbitrer leurs décisions d'ouverture ou de conservation.
Fonctionnalités Clés
Analyse de Marché & Visualisation
- Explorateur multi-catégories : Navigation rapide entre Displays (Draft, Set, Play, Collector), boosters individuels et decks préconstruits (Commander, Challenger...).
- Indicateur de Rentabilité (EV / Prix) : Calcul en temps réel de l'écart entre le prix de la boîte et sa valeur théorique à l'ouverture (données Dawnglare), avec filtre direct sur les boîtes rentables (
EV > Prix). - Graphiques interactifs : Évolution temporelle (6 mois, 1 an, 3 ans, historique complet) basée sur Chart.js avec tooltips mensuels détaillés.
- Comparateur multi-produits : Analyse comparative jusqu'à 5 références en valeur absolue (€) et en performance relative (% base 100 indexée).
- Dashboard Macro (
/market) : Baromètre du marché avec tendances globales, dynamique par type de produit et palmarès Top 10 (plus fortes hausses, baisses et opportunités EV).
Ingestion & Automatisation de Données (Back-office)
- Traitement de flux volumineux : Ingestion directe sans décompression préalable d'archives compressées Cardmarket (
products_nonsingles.csv.gzetpriceguide.csv.gz). - Détection intelligente d'anomalies : Algorithme de filtrage signalant les variations de cours suspectes (> +100% ou < -50%) pour garantir la propreté de la base de données.
- Pipelines multi-sources : Synchronisation automatique avec Dawnglare (EV), Google Sheets communautaires, Scryfall (visuels et symboles d'éditions officiels) et webhooks automatisés pour des rafraîchissements planifiés (Cron).
Compétences Démontrées
- Développement Full-Stack moderne (TypeScript de bout en bout, architecture modulaire Nuxt 3).
- Ingénierie de données (Parsing, nettoyage de données financières, détection d'outliers, webhooks).
- Conception UI/UX & Data Visualisation (ergonomie de tableaux de bord, graphiques interactifs).
- DevOps & Déploiement (Conteneurisation Docker, proxy Traefik, orchestration multi-environnements dev/prod).
Technologies utilisées
Aperçus du projet